AI团队VS角色分工| 商业人工智能#53

已发表: 2024-01-17

你知道人工智能团队需要哪些技能和个性吗？ 在今天的文章中，我们将了解人工智能团队的样子，讨论能力、个性、工作分解结构和职责。 请继续阅读。

AI 团队 – 目录：

  1. AI团队做什么的？
  2. AI团队成员的能力和职责
  3. AI团队中的人物
  4. 工作分解结构
  5. 概括

AI团队做什么的？

AI团队是一群人工智能领域的专家。 他们在公司内的职责包括：

  • 使用人工智能加强产品和服务——人工智能团队可以开发和实施基于人工智能的系统，以提高所提供的产品和服务的价值。 例如，电子商务公司可以部署基于人工智能的推荐系统，根据购物行为分析推荐适合客户偏好的产品，
  • 自动化日常任务——人工智能团队可以创建自动执行重复任务的解决方案，使员工能够专注于更复杂的任务。 例如，公司可以创建基于人工智能的聊天机器人来提供客户服务并回答常见问题，
  • 分析数据并生成报告——人工智能团队可以分析大量数据，得出结论并生成报告以支持业务决策。 例如，公司可以使用基于人工智能的情绪分析系统来监控客户对其产品和服务的反馈。

然而，公司人工智能团队的职责主要取决于组织对人工智能部署范围的雄心。 根据 Gartner 的数据，人工智能在企业中的使用范围大致可分为三个领域：

  1. 寻求提高效率的公司，人工智能团队主要为组织准备内部工具和客户服务工具。
  2. 使用人工智能来优化运营，但避免在产品和客户服务中使用人工智能的公司。 人工智能团队只关心改进组织的内部流程。
  3. 正在大规模实施人工智能的公司，人工智能团队在产品、客户服务和内部实施解决方案。
AI team

资料来源：Gartner (https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/it-symposium-keynote)

AI团队成员的能力和职责

根据 Gartner 的《Gartner 2024 年十大战略技术趋势》报告，未来几年对人工智能专家的需求将会增长，特别是在以下领域：

  • 在公司中实施生成式人工智能，
  • AI信任、风险与安全管理、AI TRISM、
  • 创建和开发支持人工智能的应用程序（人工智能增强开发），
  • 使用人工智能来优化决策方式。

但人工智能团队的内部是什么样的呢？ 当然，根据项目的不同，它会略有不同。 但以下是人工智能团队中的一些关键角色：

  • 数据科学家——数据科学家负责数据分析和解释、预测建模和机器学习。 他们的主要目标是从数据中提取有价值的信息并使用它来做出业务决策。
  • 人工智能软件工程师——人工智能软件工程师创建和开发基于人工智能的应用程序。 他们的工作是实施和优化机器学习算法并将其集成到现有系统中。
  • 机器学习研究员/机器学习工程师——机器学习研究人员开发新的机器学习模型和算法并实施它们。 他们的主要目标是在人工智能领域不断改进和创新。
  • 人工智能伦理学家——人工智能伦理学家是了解使用人工智能相关风险并负责该技术的伦理应用的专业人士。 他们确保人工智能举措及其实施符合道德原则和法律。

人工智能团队还需要有人负责项目的战略和业务方面。 这可以是人工智能经理，负责管理基于人工智能的流程和产品的开发和实施，也可以是首席人工智能官 (CAIO)，负责整个组织的人工智能战略。 他们的作用是：

  • 管理所使用的人工智能技术——CAIO必须熟悉各种人工智能算法和技术，并能够应用它们来解决组织中的问题，
  • 与人工智能团队合作监督人工智能解决方案的设计、开发、测试和实施，
  • 衡量人工智能的业务和财务影响，以评估实施人工智能的收益和成本，
  • 培训和发展人工智能领域的员工。

AI团队中的人物

与任何紧密结合的团队一样，人工智能团队的每个成员都必须具备适当的能力、定期更新的技能和经验。 然而，同样重要的是对多样性的需求，这意味着团队不应由相似的人组成，而应由通过不同观点互相激励的人组成。

个性在建立有效的人工智能团队中发挥着关键作用。 尽管所有团队成员都对技术和分析技能充满热情，但他们的方法、性格和偏好有所不同。

人工智能团队经理必须认识到这些差异并认识到多样性的重要性。 例如，一位注重细节、一丝不苟的数据科学家可能会对有关人工智能技术未来方向的抽象讨论感到厌倦，而更愿意专注于改进当前的机器学习模型。 另一方面，具有远见气质和丰富想象力的人工智能伦理学家可能没有耐心进行繁琐的编程和测试。

根据麦肯锡《2023 年技术趋势展望》报告，以下因素在当今的商业世界中变得越来越重要：

  • 灵活性——技术发展的速度意味着不值得局限于一套工具或一种做事方式，
  • 适应不断变化的条件的能力——团队组成的变化、远程工作的转变，甚至外包给另一家公司对于“理想的”人工智能团队成员来说都不应该成为问题，
  • 迎接新挑战——在更多业务领域实施人工智能意味着人工智能团队中的每个人都需要掌握新技能。

同样重要的是合作和沟通的能力、对分配的任务负责的意愿以及处理压力的能力。

AI team

来源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

工作分解结构

为了确保人工智能团队有效的工作流程，值得使用工作分解结构技术。 它涉及将项目划分为更详细的任务，然后根据团队成员的能力将其分配给各个团队成员。

在最高层，有总体业务目标，这些目标被分解为具体的产品计划。 这些任务又分为研究、编程、测试任务等。借助 WBS，每个人都清楚地知道要做什么才能为整体的成功做出贡献。

在AI团队中，工作分解结构可能是这样的：

  • 数据分析。 人工智能团队通常首先分析数据，以确定可用于构建预测模型的模式和关系。
  • 建立预测模型。 根据收集的数据，人工智能团队构建可用于预测未来事件的预测模型。
  • 测试和优化模型。 模型建立后，人工智能团队会对其进行测试和优化，以确保它们正常工作并产生准确的结果。
  • 实施模型。 测试后，模型被实施，这意味着它们用于根据新数据预测未来事件。
  • 监控和维护模型。 模型实施后，团队会监控其性能并使其保持良好状态，以确保在其整个生命周期内获得准确的结果。

概括

项目团队的选择可以决定整个项目的成败。 这就是为什么人工智能团队由具有不同技能和个性、不同经验和不同工作方式的人组成是如此重要。 如果项目经理或 CAIO 选择了合适的人员，他们自然会承担非正式的角色，这对于建立有凝聚力的团队、增加成功的机会和进一步富有成效的合作最为重要。

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AI team vs. division of roles | AI in business #53 robert whitney avatar 1background

作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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